A Review of the Current State of Management and Post-Recovery Rehabilitation of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
In all countries, COVID-19 has had a profound impact on society in general and on healthcare systems in particular. Its route of transmission is similar to that of SARS-CoV and MERS-CoV, and it spreads through respiratory droplets and direct physical contact. It displays greater infectivity rates than the two recent viral outbreaks (SARS and MERS), and early epide-miological studies reveal lower fatality rates. Elderly and multimorbid persons are at the highest risk of developing complications and death. Although men and women are thought to be at equal risk for COVID-19, more men than women are dying, presumably due to sex-based immunological differences and lifestyle factors such as smoking. N95 respirators are thought to be more effective in preventing viral transmission than surgical masks, but the evidence is limited and inconsistent. The current clinical management strategy of COVID-19 is the same as acute respiratory distress syndrome (ARDS). Novel treatments and therapies such as the use of plasmapheresis, chloroquine, hydroxychloroquine, and remdesivir have shown promising results in clinical trials for treating COVID-19. The roles of physical rehabilitation and medicine are expected to increase because postrecovery COVID-19 patients are experiencing cardiovascular, neurological, psychological, and cognitive sequalae. Innovative management strategies are needed to limit the spread of disease and to protect vulnerable persons. Significant evidence indicates that the use of telerehabilitation reduces hospitalizations and cardiac events compared to regular care. Actions are needed to prevent deconditioning in rehabilitation patients, and respiratory therapy practices will require close attention to reduce the dispersion of air droplets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».